Квантильное разбиение на корзины — это метод преобразования признаков, при котором значения делятся на корзины, содержащие примерно одинаковое число примеров. Поскольку корзины основаны на распределении, а не на равной числовой ширине, разные корзины могут покрывать разные диапазоны значений.
Distributing a feature's values into buckets so that each bucket contains the same (or almost the same) number of examples. For example, the following figure divides 44 points into 4 buckets, each of which contains 11 points. In order for each bucket in the figure to contain the same number of points, some buckets span a different width of x-values. !44 data points divided into 4 buckets of 11 points each. Although each bucket contains the same number of data points, some buckets contain a wider range of feature values than other buckets. See Numerical data: Binning in Machine Learning Crash Course for more information.